[發(fā)明專利]一種基于虛實融合的多階段維修性評估方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010978784.0 | 申請日: | 2020-09-17 |
| 公開(公告)號: | CN112214880B | 公開(公告)日: | 2022-12-20 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 葛哲學(xué);戚祝琦;楊擁民;羅旭;張弈 | 申請(專利權(quán))人: | 中國人民解放軍國防科技大學(xué) |
| 主分類號: | G06F30/20 | 分類號: | G06F30/20;G06Q10/00;G06F119/12 |
| 代理公司: | 重慶市信立達專利代理事務(wù)所(普通合伙) 50230 | 代理人: | 陳炳萍 |
| 地址: | 410073 湖*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 虛實 融合 階段 維修 評估 方法 | ||
本發(fā)明提供一種基于虛實融合的多階段維修性評估方法,涉及多階段維修性評估領(lǐng)域。該虛實融合的多階段維修性評估方法,評估方法如下:S1.將裝備研制各階段的沉浸式虛擬維修仿真結(jié)果作為維修性評估的先驗信息,充分利用真人的評價結(jié)果和虛擬人仿真評價結(jié)果,對其進行合理的虛實融合;S2.在S1基礎(chǔ)上按階段順序?qū)?fù)雜模型下的融合先驗信息進行多階段序貫迭代融合,得到目標(biāo)參數(shù)的最終后驗分布;S3.結(jié)合定型樣機的實物維修性試驗數(shù)據(jù),得到對應(yīng)維修性參數(shù)的估計結(jié)果并進行相應(yīng)分析,以減少后端的試驗次數(shù)、降低試驗成本。本發(fā)明使得評估結(jié)果更加的準(zhǔn)確,較少實驗次數(shù),且使得評估具有時效性。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及多階段維修性評估領(lǐng)域,具體為一種基于虛實融合的多階段維修性評估方法。
背景技術(shù)
維修性評估是判斷裝備的維修性水平是否滿足維修性要求的過程。傳統(tǒng)的維修性評估手段主要依賴于裝備的物理樣機開展實物試驗,這種方式評估的準(zhǔn)確度較高,但存在試驗成本高、試驗時機相對滯后的不足,同時試驗系統(tǒng)的建立過程較為復(fù)雜且周期較長,制約了維修性評估的時效性。
發(fā)明內(nèi)容
(一)解決的技術(shù)問題
針對現(xiàn)有技術(shù)的不足,本發(fā)明提供了一種基于虛實融合的多階段維修性評估方法,解決了實驗成本高、實驗試劑滯后不足和實驗周期長的問題。
(二)技術(shù)方案
為實現(xiàn)以上目的,本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn):一種基于虛實融合的多階段維修性評估方法,評估方法如下:
S1.將裝備研制各階段的沉浸式虛擬維修仿真結(jié)果作為維修性評估的先驗信息,充分利用真人的評價結(jié)果和虛擬人仿真評價結(jié)果,對其進行合理的虛實融合;
S2.在S1基礎(chǔ)上按階段順序?qū)?fù)雜模型下的融合先驗信息進行多階段序貫迭代融合,得到目標(biāo)參數(shù)的最終后驗分布;
S3.結(jié)合定型樣機的實物維修性試驗數(shù)據(jù),得到對應(yīng)維修性參數(shù)的估計結(jié)果并進行相應(yīng)分析,以減少后端的試驗次數(shù)、降低試驗成本。
優(yōu)選的,S1中沉浸式虛擬維修試驗的虛實融合方法具體體現(xiàn)如下:
1)虛實維修性評估結(jié)果的產(chǎn)生:以裝備的平均維修時間(MTTR)為計算基礎(chǔ),假設(shè)在第i階段共開展ni次沉浸式虛擬維修仿真試驗,則可以得到ni對樣本,即真人體驗樣本和虛擬評價樣本裝備的維修時間可認(rèn)為服從對數(shù)正態(tài)分布,即:
X=lnT~N(μ,σ2)
因此,對于第i階段的沉浸式虛擬維修仿真,可以得到:
為驗證本文提出的融合方法,同時方便計算,下文涉及的各項工作均以時間樣本T的對數(shù)值樣本X為研究對象。
2)相容性檢驗的虛實評估結(jié)果融合方法:基于相容性檢驗結(jié)果的虛實融合主要步驟為:
a)在pi的基礎(chǔ)上構(gòu)造加權(quán)因子,得到虛擬數(shù)據(jù)的加權(quán)融合權(quán)重ωi;
即pi越大,則ωi越大,在此基礎(chǔ)上可以構(gòu)造加權(quán)函數(shù),以保證虛擬評價結(jié)果在加權(quán)融合中的權(quán)重隨可信度增加而增加。
b)分別對虛實樣本的每一對數(shù)據(jù)進行加權(quán)平均,得到第i階段維修性評價結(jié)果的融合結(jié)果其中
優(yōu)選的,S2為基于Bayes理論的多階段序貫融合維修性評估具體體現(xiàn)如下:
1)多階段Bayes序貫迭代的思路及具體流程如下:
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